遥感图像数据复合方法

遥感图像数据复合是将多种遥感图像数据融合成一种新的图像数据的技术 ,是目前遥感应用分析的前沿 ,它主要包括几何配准和彩色变换两个方面的内容。几何配准采用相对配准和绝对配准两种方法 ;彩色变换采用 RGB彩色系统和 IHS彩色系统之间的变换。对SPOT和 TM图像数据进行复合实验 ,获得了一种新的复合图像。     

遥感影像反立体纠正方法研究

以四川省广元市某区遥感影像为例，尝试了一种基于DEM和IHS变换的遥感影像反立体纠正方法。该方法首先对IHS变换得到的亮度分量I进行滤波处理，将反映地物反射率差异的亮度信息与地形因子信息分离，然后用DEM制作的地形阴影图替换原图像中的地形因子信息，最后进行IHS反变换。试验结果表明，该方法能有效纠正遥感图像上的反立体现象，并基本保持与原图像色彩一致。     

一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法

多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率.     

基于Contourlet变换的遥感图像融合方法研究

为了充分利用多源遥感图像的影像信息,针对不同分辨率的遥感图像进行融合算法研究。通过对基于小波变换(warelet transform,WT)与IHS变换的改进算法研究,提出了基于轮廓波变换(Contourlet transform,CT)与IHS变换的改进算法:结合传统IHS彩色空间变换,将经IHS变换获得的多光谱图像亮度分量与原全色图像分别进行CT;然后对得到的低频分量采用自适应融合规则、高频分量采用基于区域相似度的阈值控制规则分别进行融合;最后对融合后的高频和低频分量进行Contourlet逆变换,得到最终的融合图像。对比实验结果表明:本文提出的方法能够在有效保留光谱信息的同时,纳入全色图像丰富的空间细节信息。融合之后的结果图像与原多光谱图像具有更高的相关系数和更小的光谱畸变度,并且信息熵和标准差较传统WT及CT更优,具有一定的实用性。     

摄影测量与遥感学

CH20041160 一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法=A Remotely Sensed Image Fusion Method Basedon Wavelet Coefficient Features/刘哲,郝重阳,冯伟(西北工业大学电子工程系)…∥测绘学报.-2004,33(1).-53-57多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像。为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域。在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法。通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较。证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率。图1表1参8     

几种TM影像的水体自动提取方法比较

本文对几种常用的TM影像水体方法进行论述,并提出了两种水体自动提取方法,一种是将TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法与IHS彩色空间构建模型相结合提取水体;另一种是基于卫星图像数据的LBV变换与归一化植被指数NDVI的遥感影像水体信息自动提取的方法。并通过实验比较几种方法的优点和缺点,IHS彩色空间构建模型的方法可以有效地提高细小水体提取的精度,LBV变换与NDVI相结合的方法可以准确地区分水体与低密度覆盖的水植混合区。     

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。     

一种光谱信息保持的影像融合算法研究

在介绍遥感图像融合中IHS变换和小波包分析的基础上,提出了一种基于光谱特征保持的IHS变换与小波包分析相结合的图像融合算法。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时融合图像的清晰度和空间分辨率有了很大提高,图像纹理信息也得到了很好的保持。通过对SAR图像与Landsat(TM)多光谱图像的融合实验,证明了该方法的有效性。     

基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法.该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像.实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力.     

基于IHS变换与多进制小波变换的多源遥感影像融合

不同来源的遥感数据融合已经成为制约遥感数字图像处理技术发展的重要因素,文中基于IHS变换与改进的多进制小波变换相结合,对多源遥感图像进行数据融合,使融合后的数据既减少了IHS变换引起的图像光谱失真现象,又具有高空间分辨率的优点,同时也可广泛应用其它领域。     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中，IHS变换法与小波变换法具有互补性，文中把这两种方法结合起来，提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法。通过对具体影像的实验证明，该方法是有效的，达到了预期的目的。     

FFT-enhanced IHS transform method for fusing high-resolution satellite images

Existing image fusion techniques such as the intensity–hue–saturation (IHS) transform and principal components analysis (PCA) methods may not be optimal for fusing the new generation commercial high-resolution satellite images such as Ikonos and QuickBird. One problem is color distortion in the fused image, which causes visual changes as well as spectral differences between the original and fused images. In this paper, a fast Fourier transform (FFT)-enhanced IHS method is developed for fusing new generation high-resolution satellite images. This method combines a standard IHS transform with FFT filtering of both the panchromatic image and the intensity component of the original multispectral image. Ikonos and QuickBird data are used to assess the FFT-enhanced IHS transform method. Experimental results indicate that the FFT-enhanced IHS transform method may improve upon the standard IHS transform and the PCA methods in preserving spectral and spatial information.     

基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合

提出了一种基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合方法。对多光谱（MS）图像的强度分量和全色图像（PAN）分别进行可操纵金字塔分解,针对金字塔分解后的低频、高频和各带通子图像分别采取不同的融合规则获得融合子图像,再先后通过可操纵金字塔框架下的逆变换和IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在增强影像细节信息、保...     

基于传感器光谱特性的全色与多光谱图像融合

提出了一种基于传感器光谱特性的全色与多光谱影像融合方法.该方法主要基于快速IHS融合方法的思想,在充分考虑各波段成像传感器的相对光谱响应的基础上,对强度分量的构造和空间细节信息的注入方式2个方面进行了改进.改进后的方法有效地改善了光谱畸变问题,且能同时对所有的光谱波段进行融合.分别对IKONOS、ETM+影像进行融合实验,结果表明该方法在光谱信息损失最少的情况下,较大地提高了影像的空间分辨率,与其他方法相比具有更好的综合性能.     

利用小波变换对影像进行融合的研究

基于小波变换可以对影像进行正交分解 ,而不丢失原来信号所包含的信息。提出了一种Wallis变换、小波变换和IHS变换相结合用于融合的方法 ,该方法可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率 ,同时保持原来多光谱影像的色调。     

小波变换用于高分辨率全色影像与多光谱影像的融合研究

将小波的多分辩率分析与ＩＨＳ变换相结合,提出了叠加融合的新方法。它先对高分辨率影像进行了小波分解,得到的各小波面叠加到多光谱影像经ＩＨＳ变换后的强度Ｉ影像像中,使得融合影像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息,保持了原多光谱影像的反差,同时提高了它的清晰度和空间分辨率。     

SIFT-FANN: An efficient framework for spatio-spectral fusion of satellite images

Image fusion techniques are widely used for remote sensing data. A special application is for using low resolution multi-spectral image with high resolution panchromatic image to obtain an image having both spectral and spatial information. Alignment of images to be fused is a step prior to image fusion. This is achieved by registering the images. This paper proposes the methods involving Fast Approximate Nearest Neighbor (FANN) for automatic registration of satellite image (reference image) prior to fusion of low spatial resolution multi-spectral QuickBird satellite image (sensed image) with high spatial resolution panchromatic QuickBird satellite image. In the registration steps, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is used to extract key points from both images. The keypoints are then matched using the automatic tuning algorithm, namely, FANN. This algorithm automatically selects the most appropriate indexing algorithm for the dataset. The indexed features are then matched using approximate nearest neighbor. Further, Random Sample Consensus (RanSAC) is used for further filtering to obtain only the inliers and co-register the images. The images are then fused using Intensity Hue Saturation (IHS) transform based technique to obtain a high spatial resolution multi-spectral image. The results show that the quality of fused images obtained using this algorithm is computationally efficient.     

基于典型相关分析的多元变化检测

通过对传统变化检测方法在不足的分析,引进典型相关分析的基础理论,将不同时相的多通道遥感数据视为分组的多元随机变量,利用典型我进行遥感数据的多变换进行遥感数据的多元化检测。实验结果表明,所提出的Ｍ变换方法用于多时相、多通道遥感影像的变化检测具有明显的优势和应用前景。